拼写错误和缩写也被编码以帮助获得更准确的结果。例如，美国可以注释为美利坚合众国、美国和美国。
00 万个 NER 实体。工具的 NER 越强大，结果就越精确。它允许该工具扫描评论、社交帖子、评论、新闻报道等中的数百万个数据点，并立即识别用于数据分析的关键字，以揭示品牌健康或客户体验见解。
例如，在句子“Sprout Social, Inc. is returned #2 on the Fortune Best Workplaces in Chicago™ 2023 SM List”中，NER 将 Sprout Social 识别并分类为企业，将 Fortune Best Workplaces 识别为奖励类别，将 Ch 以色列电报数据 icago 识别为企业美国地点和 2023 年为日历年。
推文强调 Sprout Social 在《财富》杂志 2023 年芝加哥最佳工作场所 SM 榜单中排名第二。
通过这种方式，NER 支持的工具可以从大量分散的数据中识别出高度相关的实体，从而提供有关竞争对手、客户人口统计数据和新兴行业趋势的见解。这些使您能够创建数据驱动、以客户为中心的营销策略，从而提高您的投资回报。
NER 有哪些商业利益？
许多企业已经在使用人工智能和机器学习来实现商业智能。根据《2023 年社交媒体状况报告》，96% 的领导者认为人工智能和机器学习技术正在显着改善业务决策，87% 的领导者预计在未来三年内增加人工智能和机器学习技术投资。
以下是 NER 如何实现这一转变的详细说明。
更好的客户支持
根据同一份报告，93% 的企业领导者计划在未来三年增加对人工智能工具的投资，以提升客户支持功能。